深度分析 以 LLM 驗證統計前置(preemption):分布式競爭、尺度關係與微調因果證據 研究探討大型語言模型如何從正向語料學到不可說的語法限制。作者透過四組實驗比對統計前置與紮根,並用surprisal與人類接受度對照,最後以微調干預提供因果證據。結果顯示競爭形式頻率能說明模型與人類的差異,支持前置機制。此外模型敏感度隨參數量呈次線性上升。